45、对抗鲁棒性：模型攻击与评估详解

最新推荐文章于 2025-12-11 02:19:08 发布

异步汪仔

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分类专栏：可解释机器学习实战文章标签：对抗攻击 FGSM C&W无穷范数攻击

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对抗鲁棒性：模型攻击与评估详解

在机器学习领域，模型的鲁棒性至关重要，尤其是在面对各种潜在的攻击时。本文将详细介绍如何加载卷积神经网络（CNN）基础模型，评估其性能，并探讨几种常见的对抗攻击方法。

加载CNN基础模型

无需训练CNN基础模型，预训练模型已存储在GitHub仓库中。可以快速加载模型并输出其摘要，代码如下：

model_path = get_file('CNN_Base_MaskedFace_Net.hdf5',
                      'https://github.com/PacktPublishing/Interpretable-Machine-Learning-with-Python/blob/master/models/CNN_Base_MaskedFace_Net.hdf5?raw=true')
base_model = tf.keras.models.load_model(model_path)
base_model.summary()

模型摘要如下：
| Layer (type) | Output Shape | Param # |
| — | — | — |
| conv2d_1 (Conv2D) | (None, 126, 126, 16) | 448 |
| maxpool2d_1 (MaxPooling2D) | (None, 63, 63, 16) | 0 |
| conv2d_2 (Conv2D) | (None, 61, 61, 32) | 4640 |
| m